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1. iris의 dataset
반응변수의 범주가 2개인 로지스틱 회귀를 적용하기 위해 반응변수를 setosa와 versicolor인
100개의 자료만을 이용한다.
2. 로지스틱 회귀 분석 시작
glm()함수를 이용하여 로지스틱 회귀모형을 적합한다.
3. 예측함수 및 정오분류표 작성
1로 예측할 확률이 기준치 0.5보다 클 경우에는 1로, 0.5 이하일 경우에는 0으로 예측한다.
결과를 보면 실제 값이 0일 때 0으로 예측한 경우는 45개 1일 때 1로 분류한 경우는 44개이다.
4. 예측력 측도
5. ROC 곡선 및 AUC 생성
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